LINS-GNSS:滤波与优化耦合的GNSS/INS/LiDAR巡检机器人定位方法

为了能够更加灵活地执行变电站巡检任务,非固定线路的机器人巡检技术越来越受到关注.如何在复杂的变电站环境中实现高精度的定位是机器人在变电站执行巡检任务时需要解决的核心问题.单一传感器难以满足变电站可靠定位的要求,因此,本文设计了多传感器融合的LINS-GNSS定位方法.其前端基于迭代误差状态卡尔曼滤波框架将激光雷达和惯性导航进行紧耦合,在每次迭代中生成新的特征对应关系递归地校正估计状态.后端使用因子图优化的方法将卫星导航的定位结果与LINS后端输出的定位结果松耦合.优化过程中先将局部坐标系与全局坐标系对齐,再将卫星导航的位置约束作为先验边添加到后端的因子图中,最后将定位结果在全局坐标系下输出.为了评估LINS-GNSS系统在变电站环境中的性能,本文在实际变电站中进行了测试.实验结果表明,LINS-GNSS系统在变电站环境中可以达到优于0.5 m的定位精度,且比现有最佳算法LIO-SAM定位精度更高.     

二叉树后序遍历的递归和非递归算法

论述了二叉树后序遍历的递归算法和非递归算法,对递归算法中的工作栈的执行过程做了分析。但递归算法在执行过程会耗费太多的时间和空间,为了追求算法的时空效率,必须将递归算法转化为非递归算法,问题才能得到有效解决,在执行过程中给出了改进非递归化算法。     

基于铝电解过程神经网络建模的研究

目的利用神经网络铝对电解过程进行辨识建模,以解决采用常规方法难以建立模型的问题.方法分别利用递归神经网络（Elman神经网络）和延时神经网络（加入延时单元的BP神经网络）对铝电解过程进行辨识建模,并将二者的辨识结果进行了比较.结果递归Elman神经网络能更好地跟踪铝电解生产过程,并且网络结构简单误差小.结论笔者提出的递归Elman神经网络建模方案更适合于对铝电解过程进行辨识建模.     

递归过程的程序变换

本文提出了保持使用界面不变的递归过程程序变换的思想，给出了从递归过程到非递归过程的行文替换规则，并推广到递归函数和带变量形式参数的递归过程，本文还从递归过程程序变换的观点，对几种目前广泛使用的程序设计语言作了若干评论。     

过程框——理解递归问题的一种认识模型

递归是一种非常重要和有效的程序设计方法，然而一直以来，递归的概念和实现过程却难以理解和解释清楚，本文提出了一种说明递归问题的模型－－过程框，详细描述了如何利用它来解释递旭概念和递归的实现过程，它不仅反映了编译程序处理递归的过程，而且清晰明了地展现了递归过程中参数传递。局部量变化及过程调脾和过程返回的执行情况，是一种科学有效的说明递归问题的方法。     

递归神经网络的进化机器人路径规划方法

针对机器人递归神经网络控制器在进化优化过程中存在的问题,利用改进的进化算法对递归神经网络控制器进行优化设计,提出了一种基于递归神经网络的进化机器人路径规划算法,该算法利用高斯变异和柯西变异相结合的方式进行变异操作,利用个体适应度和种群多样性指标使交叉概率和变异概率进行自适应调整.给出了算法的具体步骤,并与基于标准前馈网络的路径规划方法进行了比较.仿真结果表明递归神经网络控制器对动态未知环境具有更好的适应性.     

关于数据结构中递归的教学探讨

一个直接或间接调用自己的函数被称为递归函数,在程序设计中递归是一个非常重要且强有力的工具。在数据结构这门课程的教学过程中,学生对递归的理解和掌握将为以后学习二叉树、图和排序中的算法奠定坚实的基础。通过实例和图表对递归概念和递归执行过程这两方面进行了分析和探讨。在教学过程中采用该方法后,学生对递归的理解更加深刻,取得了更好的教学效果。     

递归算法的递归子程序实现方法研究

对电磁轴承设计及其他工程实践中广泛存在的递归算法,提出采用递归子程序实现数值计算。在分析递归子程序特性的基础上,研究递归子程序设计方法。结合计算机硬件结构,详细分析递归子程序设计中的参数传递这一关键问题。给出了递归子程序实例,分析该程序的动态运行过程。     

基于递归分析的水声信号处理

利用递归分析及定量递归分析研究了水声信号的非线性特征.在计算正弦、随机和洛沦兹3种典型信号递归图的基础上,对2种实际舰船信号的递归图进行了定量分析,并和它们的关联维数进行比较.结果表明:定量递归分析的特征参数与混沌特征参数具有一定的联系,利用定量递归分析的特征量作为特征参数可以对舰船信号进行有效地识别和分类.这一结果对于进一步开展水下目标信号的识别、分类研究具有重要参考价值.     

软件进程分解方法模式

建立了对软件进程模块M的一种规范化的分解方法,这种方法视为分解M的一种方法模式,称为矩阵模式,表示为A=[w,t].这个模式把M的递归过程的理论分析和实际展开结合于一体,为它的递归展开过程形成有效的条件,生成M的优化的计算原型Pri-cTr.     

一种演绎数据库系统的设计与实现

为了构造高效的演绎数据库系统,提出了在关系数据库系统之上增加规则处理层,构造一种基于关系数据库SOL Server的演绎数据库系统的设计方案.系统主要由语言分析器、规则管理及一致性维护器、递归查询推理机等部分组成.讨论了规则维护器的设计思想,完整性维护的算法及关键问题的解决方案,实现递归查询的推理机的设计原理,递归查询算法及实现中的优化技术.规则推理从已知事实推导出未知信息;完整性维护用来表示规则之间的各种制约关系,避免不协调和不相容的信息内容.推理机模块能正确地完成演绎推理功能,尤其对线性递归查询的实现是有效的.     

基于树的递归算法分析技术

针对扩展递归技术的局限性,本文提出基于树的递归算法分析技术。借助于分析树,可直观地、清晰地描述递归算法的分析过程,从而有效地解决递归算法时间复杂性的分析问题。     

基于DSP的冲击振动实时测试分析系统

本文介绍了一种以高速DSP数字信号处理器为基础的冲击振动测试系统.系统中分裂基、旋转矢量FFT的递归算法的应用实现了对冲击振动信号的快速频谱分析.该系统具有高速实时测试能力.     

三维分形树木IFS生成算法

给出了生成单轴分枝和合轴分枝两类树木的递归算法，经过计算机实验得出了单轴分枝和合轴分枝两类树木的IFS码，并进行了正确性证明和真实感加工．     

基于链栈数组的二叉树按层遍历递归算法

二叉树按层遍历即按照二叉树的层次结构进行遍历,是指按照从根结点到叶子结点、同一层从左到右的次序访问一棵二叉树中的所有结点,并且每个结点的值域(Data)仅被访问一次的过程.分析了基于链栈数组的二叉树按层遍历递归算法的主要思想的3种形式,然后采用C++语言对该算法进行描述,用链栈数组对该算法予以实现.     

有效的浮点运算消除技术与椭圆的快速生成

为了改善椭圆基本生成算法的效率和消除算法中存在的错误边界像素问题,提出了一种浮点数消除技术和标准椭圆的生成算法.与现存算法采用中间量进行浮点数先期消除方法不同,该算法直接利用曲线上相邻两点所满足的表达式的差值构造包含残差的递推关系,再通过最近准则和1/2处的残差将其转换为整数形式的决策参数.分析和实验结果表明,该算法消除了递推关系中每步迭代时的常数项,比目前普遍采用的中点椭圆算法具有更高的效率,且有着与中点法一致的简单性.该算法不会产生特殊情况的错误边界像素,由于残差与亮度具有对应关系,可以实现整数形式的反走样绘制.     

材料生命周期清单编制的算法

清单分析通过对生命周期中能量和原材料的需求以及环境释放的量化分析,发现改善产品环境性能的环节和方法.通过清单分析步骤的明确及流程建模等关键技术的分析,建立了清单分析数据流的主流平衡算法;根据平衡计算结果,建立了基于递归分析方法的各单元过程编目数据流的清单汇总算法;并以钢铁材料生产过程为例,开展了清单编制算法的验证和具体应用.     

在线时间序列预测方法及其应用

为解决非线性复杂时间序列在线预测问题,提出了一种基于过程神经网络模型的在线预测方法.首先,在历史数据的基础上建立双并联离散过程神经网络模型;然后,根据在线更新的数据样本,采用递推极限学习算法对过程神经网络隐层到输出层的权值进行相应的更新;最后,应用权值更新后的过程神经网络模型对时间序列进行预测.文中给出了具体的过程神经网络学习算法与权值更新机制,并以混沌时间序列与液体火箭发动机的状态预测为例对方法进行了验证.研究结果表明:该方法在预测精度和适应能力上较单一的离线模型有显著提高,可以为非线性复杂时间序列在线预测问题提供一种有效的解决方法.     

二维Otsu法的降维递推综合改进算法

二维Otsu法是一种经典的图像分割算法,在其基础上发展的降维算法由于存在大量冗余计算限制了其实际应用,针对这一问题,提出二维Otsu法的降维递推综合改进算法。先把二维阈值形式降低到一维,计算区域改为对角线两侧的带形区域;然后采用递推思想给出递推公式,应用递推公式得到图像分割阈值,去除了原有的冗余计算。结合降维与递推,时间复杂度由降维算法的O(L3)降低为O(L2)。实验结果表明,该种算法在保证分割效果的同时大大提高了降维算法的计算效率。     

数论中任意m-order线性齐次递推数列a_n项的快速求解方法

数论应用中需要快速计算有限域上m-order线性齐次递推数列an项的值。本文证明了任意m-order线性齐次递推数列可转化为1-order线性齐次递推向量数列。基于这个性质,任意m-order线性齐次递推数列的an项可经过不超过2logn次运算准确求出。给出了求任意m-order线性齐次递推数列an项的算法,并在VC6.0环境下进行了编程实现和结果验证。